这是非常非常大的事情。黄仁勋最担心的，是中国本土AI基础设施从依赖美国半导体转为依赖中国国产芯片。然而路透社29日报道，DeepSeek-V4发布后，字节跳动、腾讯和阿里巴巴正在抢购华为国产芯片。如果国产芯片真的成为中国AI关键平台新的底层算力来源，那么其极其深远的战略意义怎么评估都不过分。

英伟达真正的对手正在产生，而且开始低调地与它分庭抗礼，“去英伟达化”正在成为中国AI产业隐约，但很可能不可逆的潮流。

如果是日本、德国、印度任何一国“去英伟达化”，黄仁勋都不会很care，但偏偏是中国！

中国的AI市场总规模已经与美国大体相当，而且应用场景更加丰富。“去英伟达化”一旦在中国走通，将在未来导致难以预料的、但肯定是革命性的AI竞争生态重构。

据中国新闻网报道，国产华为昇腾新款芯片采购价仅为英伟达的四分之一，单卡算力却比其对华特供版芯片H20提升2.87倍，性价比极为突出。这套经过检验的高性能组合，让“国模+国芯”的方案有了硬核底气。

在此基础上，中国另一张底牌是便宜的电力与完整产业链：中国拥有世界上最大的电力系统，工业电价处于全球低位，用电保障能力极强。凭借国内强大的电网基础设施、丰富的新能源储备以及持续降低的绿色能源成本，能轻松支撑大规模智算集群的能耗需求。

美国虽靠算力堆出一定的大模型优势，但中美算力差距有很多工程性弥补办法。DeepSeek坦承：新款模型的能力水平仍落后于同期主要对手，发展轨迹大约滞后前沿闭源模型3至6个月。但是中国与美国的AI成本却拉开量级鸿沟。

国产大模型API的词元（token）价格远低于国外主流模型（有时相差数百倍），应用在成本上极具竞争力。据澎湃报道，DeepSeek-V4-Pro模型API输入价格低至0.25元/百万词元。而网上流传的信息称GPT-5.5 Pro加权平均输入价格为30美元/百万词元，折算后价格与DeepSeek-V4-Pro相差超过700倍。即使是相对较便宜的OpenAI GPT-5.4 输入价格也是1.50 美元/百万词元，输出9.00美元/百万词元，国外其他主流大模型如Anthropic Claude Opus系列、谷歌Gemini 3.1 Pro系列价格同样居高不下。

这些都非官方数字，有可能被夸大了。但中国大模型的使用成本只相当于美国的极小一部分，却是完全不争的事实。

中国的“便宜芯片+便宜电力+便宜Token”，会跑出一种良性循环：应用越繁荣反推芯片迭代越快，全球市场竞争力更强。类似的正向循环在新能源等领域已被中国跑通，西方很难在应用成本和规模上与中国竞争。

黄仁勋屡次在公开场合警告：华盛顿极端限制无法阻止中国科技进步，反而会“逼出”一个独立的、不再依赖美国技术的自主技术生态，这将严重损害美国长期的技术领导地位。但是美国并未采纳黄仁勋的意见。

据高盛最新研报称，随着华为昇腾950今年下半年大规模供货，新款模型的定价将迎来大幅下降。此举既强化了DeepSeek的成本竞争力，更为中国顶尖大模型向国产算力迁移提供强有力的背书。

更关键的是，DeepSeek的选择并不是孤例。阿里通义千问、智谱清言、百川智能、字节豆包等，都在同步推进极致性价比、先进性能追赶和开源生态构建。各家路径虽有差异，但方向高度一致：摆脱外部依赖，筑牢本土产业链。

一旦中国的大模型与国产芯片持续绑定、应用层话语权上升，未来AI世界在更大范围里出现“去美国化”的技术路线与市场格局，就将成为可能。黄仁勋往远处看，怎能不担心。